최근에는 바이오의학 분야에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 알고리즘의 적용이 늘어나고 있습니다. 이러한 성장은 의학물리학 섹션의 특별호 발행을 포함하여 방사선 응용 및 의학물리학 관련 분야에서 가장 뚜렷하게 나타납니다. 이러한 성장으로 인해 문헌에서 AI/ML 연구 결과가 일관되지 않게 보고되고 결과 해석이 혼란스러워지며 잠재적 영향에 대한 신뢰가 약화되었습니다.
임상 자기공명(MR) 영상이 대중화되고 정교해짐에 따라 끊임없이 변화하는 기술의 기초가 되는 물리학을 깊이 이해하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 이는 기본 물리학을 설명하는 복잡한 방정식을 반드시 이해하지 않고도 임상 이미지를 해석하는 것이 일차적인 책임인 실무 방사선 전문의의 경우 특히 그렇습니다.
그러나 자기공명영상의 물리학은 이미지 품질을 결정하기 때문에 임상 실습에서 중요한 역할을 합니다. 최적이 아닌 이미지 품질은 정확한 진단을 방해할 수 있습니다. 이 문서에서는 일반적인 MR 영상 아티팩트의 물리학에 대한 이미지 기반 설명을 제공하고 각 유형의 아티팩트를 수정하기 위한 간단한 솔루션을 제공합니다.
방사선 전문의가 아직 익숙하지 않을 수 있는 최신 기술 발전에서 나온 솔루션을 자세히 설명합니다. 논의된 인공물 유형에는 자발적 및 비자발적 환자 움직임, 자화율, 자기장의 불균일성, 경사 비선형성, 정재파, 앨리어싱, 화학적 이동 및 신호 절단에 의해 생성된 인공물이 포함됩니다. 이러한 인공물에 대한 인식과 이해가 향상되면 방사선 전문의는 MR 영상 프로토콜을 수정하여 임상 영상 품질을 최적화할 수 있게 되어 진단 신뢰도가 높아집니다.
의학 물리학은 방사선 종양학에서 생물학적 효과를 모델링하는 오랜 전통을 가지고 있습니다. 큰 영향을 미치는 예로는 일일 방사선 치료 계획 및 최적화와 관련된 임상 데이터를 기반으로 한 선량-용량 효과의 정량화, 물리적 선량을 종양에 대한 생물학적 등가 선량으로 변환하는 것을 목표로 하는 분할 모델의 적용 및 사용이 포함됩니다.
의학 물리학자는 생물학적 또는 임상적 문제에 대한 수학적 설명을 확립하는 기본적인 물리적 기술을 보유하고 있으며 복잡한 관계를 최대한 단순화할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 또한 기본 수학, 통계, 생물학 및 임상 측면에 대한 의학 물리학 교육을 통해 의학 물리학자는 성공적인 학제간 팀에 필요한 전문가와 상호 작용하여 모델링 문제를 상대적으로 쉽게 해결할 수 있습니다. 데이터에서 파생된 기계 학습 및 인공 지능 기반 모델은 유용할 수 있지만 임상 사용에 대한 충분한 신뢰를 제공하려면 적절한 수준의 이해와 광범위한 검증이 필요합니다.
의학물리사의 역할은 AI를 구현하는 것뿐만 아니라 데이터 수집 및 데이터 농업의 촉진자 역할을 하여 고급 데이터 공유 플랫폼의 구축 및 관리에 기여하고 우산 프로토콜 및 바스켓 시험과 같은 새로운 접근 방식에 기여해야 합니다.
의학 물리학의 AI/ML 응용에서는 이러한 알고리즘 사용의 문제점을 명확하게 기술하고 정당화해야 하며 방법의 혁신적인 특성을 강조해야 합니다. AI/ML 알고리즘의 훈련, 검증, 독립적 테스트를 위해 데이터가 하위 집합으로 어떻게 분할되는지 간략하게 설명해야 합니다. 다음으로 AI/ML 알고리즘의 성능을 정량화하는 결과와 통계 지표를 요약해야 합니다
위 내용은 의학 물리학에서의 AI 적용에 대한 간략한 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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